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龙图腾网获悉荣耀终端有限公司申请的专利神经网络模型的训练方法、装置、设备及存储介质获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN118468962B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-10发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202311150676.4，技术领域涉及：G06N3/082；该发明授权神经网络模型的训练方法、装置、设备及存储介质是由李本辉;董云鹏;吴海华;代秋平设计研发完成，并于2023-09-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本神经网络模型的训练方法、装置、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本申请提供一种神经网络模型的训练方法、装置、设备及存储介质，该方法中，通过预设搜索策略生成的超参数集合，更新初始神经网络模型的配置，得到第一神经网络模型；超参数集合包括对多个基础结构的状态控制参数，状态控制参数用于指示基础结构在模型训练时的结构状态；使用预设的训练数据对第一神经网络模型进行模型训练。在模型训练结束后，将第一神经网络模型中的结构状态为第一状态或第二状态的基础结构转换为结构状态为第三状态的基础结构，得到第二神经网络模型，第二神经网络模型为适用于目标处理任务的一个候选神经网络模型，通过在训练结束后，转换部分基础结构的状态，以简化模型结构，提升模型在推理时的运算速度和准确度。

本发明授权神经网络模型的训练方法、装置、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种神经网络模型的训练方法，其特征在于，包括： 获取适用于目标处理任务的初始神经网络模型，所述初始神经网络模型包括具有预设连接关系的多个基础结构； 基于预设搜索策略生成的超参数集合，更新所述初始神经网络模型的配置，得到第一神经网络模型；所述超参数集合包括所述多个基础结构的通道数、所述多个基础结构的结构索引以及对所述多个基础结构的状态控制参数，所述状态控制参数用于指示所述基础结构在模型训练时的结构状态，且基于所述状态控制参数指示的结构状态配置多分支基础结构的权重参数时，使得所述初始神经网络模型中一部分基础结构以及其结构状态发生变化； 使用预设的训练数据对所述第一神经网络模型进行模型训练，其中，所述训练数据包括样本图像； 在模型训练结束后，将所述第一神经网络模型中的结构状态为第一状态或第二状态的基础结构转换为结构状态为第三状态的基础结构，得到第二神经网络模型，所述第二神经网络模型为适用于所述目标处理任务的一个候选神经网络模型，其中，所述第一状态为离线重参数状态：z=w1x+w2x+w3x，所述第二状态为在线重参数状态：z=a1w1+a2w2+a3w3x，所述第三状态为普通结构状态：z=wx，其中，z为所述基础结构的输出，x为所述基础结构的输入，w1为第一分支中的卷积层的权重配置，w2为第二分支中的卷积层的权重配置，w3为第三分支中的卷积层的权重配置，a1为所述第一分支中的卷积层配置的多通道权重参数，a2为所述第二分支中的卷积层配置的多通道权重参数，a3为所述第三分支中的卷积层配置的多通道权重参数； 基于所述预设搜索策略生成的超参数集合，更新所述初始神经网络模型的配置，包括： 若所述初始神经网络模型中第三基础结构的原结构信息为单分支结构，所述超参数集合中指示的所述第三基础结构的结构信息为多分支结构，且所述超参数集合中指示的所述第三基础结构的结构状态为第一状态，更新所述第三基础结构为所述多分支结构，同时为所述第三基础结构中各分支中的卷积层配置可学习的权重参数； 所述第三基础结构为所述多个基础结构的任一个。

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